Статистические показатели, которые обобщают и описывают особенности распределения изучаемых признаков, называются числовыми характеристиками распределения. Эти показатели помогают исследовать данные и делать выводы о них. Рассмотрим основные из них:

• Мера центральной тенденции: Эти показатели показывают, где сосредоточены данные.
• Среднее арифметическое: Сумма всех значений, деленная на их количество.
• Медиана: Значение, которое делит набор данных на две равные части. Если количество наблюдений четное, медиана - это среднее двух центральных значений.
• Мода: Значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных.
• Меры разброса: Эти показатели показывают, насколько сильно варьируются данные.
• Дисперсия: Среднее значение квадратов отклонений каждой точки от среднего.
• Стандартное отклонение: Квадратный корень из дисперсии, показывает, насколько данные разбросаны относительно среднего.
• Размах: Разница между максимальным и минимальным значениями в наборе данных.
• Меры формы распределения: Эти показатели помогают понять, как распределены данные.
• Ассиметрия: Показатель, который показывает, насколько распределение отклоняется от симметрии. Если ассиметрия положительная, хвост распределения тянется вправо; если отрицательная - влево.
• Эксцесс: Показатель, который показывает, насколько "плоским" или "острым" является распределение по сравнению с нормальным. Высокий эксцесс указывает на наличие выбросов.

Эти статистические показатели являются основными инструментами для анализа данных и помогают исследователям и аналитикам делать выводы о характеристиках изучаемых признаков.